Python实现调整矩阵维度： view

Python实现调整矩阵维度： view

在PyTorch中，view(1, 1, hidden_dim) 是用于调整张量（Tensor）形状的方法，作用是将原张量重塑为一个 三维张量，其形状为 (1, 1, hidden_dim)（三个维度的大小分别为1、1、hidden_dim）。

具体说明：

1. view 方法的作用：
   view 是PyTorch中张量的内置方法，用于重塑张量形状（类似NumPy的reshape），它不会改变张量的底层数据，只改变对数据的“观察方式”（即维度划分）。
   使用时需保证新形状的 元素总数 与原张量相同，否则会报错（例如：若原张量有 n 个元素，则新形状各维度乘积必须等于 n）。

2. 参数 (1, 1, hidden_dim) 的含义：
   这三个参数分别指定了重塑后张量的 三个维度的大小：

   • 第一个 1：表示第一个维度（通常可理解为“批次维度”或“样本数”）的大小为1；
   • 第二个 1：表示第二